CN105160459A - 一种电力***的稳定运行状况评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力***的稳定运行状况评估方法，包括：（1）建立电力***运行状况评估指标体系；（2）计算电力***运行状况评估指标体系中的指标；（3）根据电力***运行状况评估指标体系建立神经网络模型，并对神经网络模型进行求解，算出电力***的运行状态值；（4）比较运行状态值和预设的稳定运行阈值，得出电力***的所处的稳定运行等级，并根据稳定运行等级做出状态预警和提供检修策略。本发明通过建立电力***运行状况评估指标体系，并依据电力***运行状况评估指标体系，对电力***进行实时评价。本发明通过神经网络模型，大为简化了对电力***运行状况评估指标体系构筑研究模型的过程，减少了计算量，并且误差小，贴近实际应用。
Description
技术领域
本发明涉及电力领域，具体是一种电力***的稳定运行状况评估方法。
背景技术
随着电力***的不断发展，***规模越来越大，结构越来越复杂，任何事故都可能给电力***带来严重危害，甚至给整个社会带来巨大危害。因此，及时发现影响电力***安全运行风险，及早采取应对措施，对保证电力***安全运行和对用户的可靠供电十分重要。
为避免电力***发生停电事件，尤其是连锁故障导致的大规模停电事故，必须建立完整的电力***运行状况评估指标体系，并在此基础上对电力***进行建模计算各项指标，这对于保障电力***安全稳定运行，防止***发生潮流越限、电压崩溃和连锁故障等事故具有重要意义。
现有的电力***运行状况评估方法较为复杂，导致其运行效率低，因此，如何简明高效的评判电力***的运行状态，让运维人员能够根据其评价结果进行相应的目标明确的动态巡维，成为本技术领域有待解决的一个问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简明高效的电力***的稳定运行状况评估方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种电力***的稳定运行状况评估方法，包括以下步骤：
（1）建立电力***运行状况评估指标体系；
（2）计算电力***运行状况评估指标体系中的指标；
（3）根据电力***运行状况评估指标体系建立神经网络模型，并对神经网络模型进行求解，算出电力***的运行状态值；
（4）比较运行状态值和预设的稳定运行阈值，得出电力***的所处的稳定运行等级，并根据稳定运行等级做出状态预警和提供检修策略。
作为本发明进一步的方案：所述电力***运行状况评估指标体系包括：***静态电压失稳风险指标、***电压越限风险指标、***潮流过载风险指标和***连锁故障风险指标。
作为本发明进一步的方案：所述步骤（2）中指标的计算，包括：调查电力***在日常运行状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率；调查电力***在检修状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率。
作为本发明进一步的方案：所述可靠性数据包括强迫停运率、非计划停运次数、非计划停运时间、计划停运次数和计划停运时间；所述元件包括线路、母线、变压器和断路器；并通过马尔柯夫元件模型求取各元件在日常运行和检修状态下的故障概率。
作为本发明进一步的方案：所述步骤（2）中，指标的计算，还包括：利用静态电压稳定性和切负荷来进行电力***运行状况评估指标体系中指标的计算。
作为本发明进一步的方案：对于***连锁故障风险指标，采用蒙特卡洛模拟法对连锁故障仿真模型进行分析；对于***潮流过载风险指标、***电压越限风险指标和***静态电压失稳风险指标，采用解析法进行分析，分别计算***设备的N-1和N-2等事件给***带来的影响及事件发生的概率。
作为本发明进一步的方案：还采用风险价值理论对***连锁故障风险进行量化，计算连锁故障的损失和发生概率。
作为本发明进一步的方案：所述步骤（3）包括：
以评价电力***运行状况评估指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为电力***的运行状态值；
设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数；
根据公式，求解出电力***的运行状态值，式中，y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数，xi为输入量，wij为输入层与隐含层之间的链接权，vj为隐含层和输出层之间的链接权，bj为隐含层的偏置权，b为输出层的偏置权，e为误差值，t为目标输出值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过研究影响电力***稳定运行的事件，从电力***可能存在的潮流越限、电压越限、电压失稳和连锁故障等危害其运行安全的事件建立电力***运行状况评估指标体系，并依据电力***运行状况评估指标体系，对电力***进行实时评价，根据其评价结果判断属于稳定运行的何种区间，以此确定当前的电力***运行状况评估指标体系的运行状态，由此运维人员可进行相应的目标明确的动态巡维，提升电力***运行状况评估指标体系运行的稳定性，有效降低电力***运行状况评估指标体系的故障概率，保证电网的安全稳定运行。
本发明通过神经网络模型，大为简化了对电力***运行状况评估指标体系构筑研究模型的过程，减少了计算量，并且误差小，贴近实际应用。
附图说明
图1是电力***的稳定运行状况评估方法的流程简图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，一种电力***的稳定运行状况评估方法，包括以下步骤：
（1）建立电力***运行状况评估指标体系。
该电力***运行状况评估指标体系涵盖了***潮流过载风险指标、***电压越限风险指标、***静态电压失稳风险指标和***连锁故障风险指标。这些风险指标定量地衡量了***各种故障事件发生概率及故障损失。
（2）计算电力***运行状况评估指标体系中的指标。
首先调查电力***在日常运行状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率；调查电力***在检修状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率。其中可靠性数据包括强迫停运率、非计划停运次数、非计划停运时间、计划停运次数和计划停运时间；所述元件包括线路、母线、变压器和断路器；并通过马尔柯夫元件模型求取各元件在日常运行和检修状态下的故障概率。
接着利用静态电压稳定性和切负荷来进行所述指标的计算。
对于***潮流过载风险指标、电压越限风险指标和静态电压失稳风险指标，本文采用解析法进行分析，分别计算***设备的N-1和N-2等事件给***带来的影响及事件发生的概率。对于***连锁故障风险指标本文采用蒙特卡洛模拟法对连锁故障仿真模型进行分析，并应用金融领域的风险价值（VaR）理论对风险进行量化，计算连锁故障的损失和发生概率。
连续潮流（CPF）是电力***静态电压稳定分析的一种重要方法。连续潮流法通过一种预测-校正方案寻找因负荷增长而变化的电压路径，逐步增加***负荷直到***达到静态电压稳定极限。如图1所示，从基本负荷开始，根据切线原则预测下一个运行点的位置，该预测被Newton-Raphson方法所校正，有效消除了PV曲线鼻点处潮流雅克比矩阵奇异的数值问题。该方法在潮流方程中引入负荷参数λ：
0≤λ≤λcr（1）
式中，λ＝0表示***负荷为基本负荷，λ＝λcr表示***达到静态电压稳定极限时的负荷。
潮流方程表示如下：
（2）
（3）
其中，
PGi＝PGi0（1+λkGi）（4）
PLi＝PLi0（1+λkLi）（5）
QLi＝QLi0（1+λkLi）（6）
式中，kLi、kGi分别为负荷参数λ变化时，第i条母线负荷或发电机出力变化的比率，PGi0是初始状态母线i上的发电机出力，PLi0、QLi0是初始状态母线i上有功和无功负荷。
通过迭代计算，CPF可以精确获得电压稳定极限点和比较完整的PV曲线。在极限点，λ＝λcr，此时***总负荷为：
（7）
假设***负荷增长方式是全部负荷节点的功率同比例增加，即kLi＝1，则有：
（8）
（9）
式中，PL0是初始运行点的***总负荷。
式（9）与电压稳定负荷裕度的定义相吻合。由CPF得到的最大负荷参数λcr即为***初始运行点的负荷裕度。从PV曲线看到，若初始运行点接近静态电压稳定极限点，则***负荷裕度很小，在极限点附近，负荷裕度趋近零。因此，通过λcr与0的比较可作为判断***某种状态是否静态电压稳定的判据。
所述评估方法包括建立电力***状态概率模型，从而利用基于连续潮流的静态电压稳定性建立所述所述风险评估指标体系。
切负荷是电力***安全稳定紧急控制的主要手段之一，通过迅速切除部分负荷可以防止因设备故障而导致***事故扩大。
为尽可能地减少负荷停电损失，需要在***安全运行约束下，对何处削减负荷和削减多少进行优化，可以通过建立并求解最小切负荷优化模型来解决这一问题。
本实施例中，以***有功负荷削减总量最小为优化目标，以满足***功率平衡、支路潮流、母线电压、发电出力和***电压稳定等为约束条件，模型具体如下：
目标函数：
（10）
式中，NL是所有负荷母线的集合，Ci是母线i的有功负荷削减量，ωi是反映负荷重要程度的权重因子。
约束条件：
节点功率平衡方程
（11）
（12）
式中，i∈NB；NB、NL分别是所有母线和负荷母线集合；PGi、QGi是发电母线i出力；QCri是母线i上无功补偿设备注入的无功功率；PLi、QLi是母线i上的负荷；Gij和Bij为节点导纳矩阵相应元素，如果***存在FACTS元件，则节点导纳矩阵的实部和虚部将是FACTS元件运行参数的函数；δij为相角差；按照功率因数等比例削减负荷，母线i的有功和无功负荷削减量分别是Ci和（QLi/PLi）·Ci。
***运行限制
（13）
（14）
（15）
（16）
（17）
（18）
（19）
式中，和分别是母线i电压幅值上下限；Nl是支路集合，Ti和分别是支路i的实际电流和额定电流；NG、NCr分别是发电母线和有无功补偿的母线集合；、、、分别是发电母线i上注入有功和无功功率的上下限；、是第i个补偿点注入的无功功率上下限；Li是负荷母线i的电压稳定指标，是为使***有一定电压稳定裕度而设置的阈值。
以下将详细描述各指标的计算。
***静态电压稳定风险评估指标计算包括：
11）形成***事故状态集合I；
12）从集合I中依次抽取***状态，进入下一步计算；
13）进行连续潮流计算，根据***静态电压稳定性判据判断***在该状态是否能保持静态电压稳定。如果***电压稳定，则跳到步骤15）；如果失稳，将该状态计入集合S1，进入下一步计算；
14）利用最小切负荷优化模型，对***进行发电机优化调度和切负荷，如果优化调整后***不需要切负荷，则进入下一步；如果需要切负荷，则将该***状态计入集合S2，进入下一步；
15）如果集合I中的***状态枚举完毕，则进入下一步计算；否则回到步骤12）；
16）计算S1、S2中各事故状态概率和***风险值。
电压越限风险评估指标计算包括：
21）形成***事故状态集合I；
22）从集合中依次抽取***状态，进入下一步计算；
23）进行***潮流计算，判断每条母线电压是否越限。如果没有母线电压越限，则跳到步骤5）；否则将该***状态计入集合S1，进入下一步计算；
24）进行发电出力重新调度，若仍存在电压越限，则需要切负荷，将该***状态计入集合S2，然后进入下一步计算：
25）如果集合I中的所有状态枚举完毕，进入下一步计算；否则回到步骤22）；
26）计算S1、S2中各事故状态概率Pj和***电压越限风险值。
潮流过载风险评估指标计算包括：
31）形成***事故状态集合I；
32）从集合中依次抽取***状态，进入下一步计算；
33）进行***潮流计算，判断每条支路潮流是否过载。如果没有支路潮流过载，则跳到步骤35）；否则将该***状态计入集合S1，进入下一步计算；
34）进行发电出力重新调度，若仍存在支路潮流过载，则需要切负荷，将该***状态计入集合S2，统计切负荷量C，然后进入下一步计算：
35）如果集合I的所有***状态枚举完毕，进入下一步计算；否则回到步骤2）；
36）计算S1、S2中各事故状态概率Pj和***潮流过载风险值。
电力***连锁故障风险评估指标计算包括：
41）对于第k次，确定***的负荷水平和发电机容量；
42）求解潮流，如果潮流收敛，进入下一步；如果潮流不收敛，调用OPF不断切***负荷直到收敛，进入下一步计算；
43）设定故障支路集合，对于支路潮流和额定容量之比大于α的重载支路以概率β设定故障，小于α的支路以概率γ设定故障，形成故障支路集合L1；对于L1中的支路以概率μ设定拒绝断开，因此会引起拒绝断开支路相邻支路故障，形成故障支路集合L2；由L1和L2并集得到故障支路集合Lout，若Lout为空则跳到步骤46），否则进入下一步计算；
44）将Lout中支路切除，判断有无孤岛产生，若没有则回到步骤42），否则进入下一步计算：
45）处理孤岛问题，返回步骤42）；
46）统计第k次仿真***损失负荷、支路和发电机数，k＝k+1，若k达到最大仿真次数则结束，否则返回步骤41）。
（3）根据电力***运行状况评估指标体系建立神经网络模型，并对神经网络模型进行求解，算出电力***的运行状态值；
以所述电力***运行状况评估指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为电力***的运行状态值；
设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数；
根据公式
（20）
求解出电力***的运行状态值，式中y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数。
将上式用向量表示为用向量表示为：
（21）
隐含层及输出层的激励函数，据此通过神经网络的算法对模型进行求解。在求解过程当中，输入层的节点数量为上述表格中提出的评价指标体系中的三级指标数量；输出层节点设为1个，即电力***的运行稳定值；依据经验，可以暂定隐含层节点数的初始节点数为10个，随后将采用试凑法确定神经网络模型的误差最小时对应的隐节点数。
（4）比较运行状态值和预设的稳定运行阈值，得出电力***的所处的稳定运行等级，并根据稳定运行等级做出状态预警和提供检修策略。
运用神经网络模型对电力***的稳定运行状态进行求解，得出稳定运行值，并将其与建立的评价指标体系中的稳定运行阈值进行比较，确定该电力***当前的运行区间。
根据电场实际运维需求，可将电力***的稳定级别设置为6个级别，分别为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级、Ⅵ级，以S表示稳定值，对应的稳定阈值可以按照下表1设置：
表1电力***的稳定级别参数
根据不同的稳定状态，可给出相应的运维策略，实现电力***的差异化、精益化运维。
本发明通过研究影响电力***稳定运行的事件，从电力***可能存在的潮流越限、电压越限、电压失稳和连锁故障等危害其运行安全的事件建立电力***运行状况评估指标体系，并依据电力***运行状况评估指标体系，对电力***进行实时评价，根据其评价结果判断属于稳定运行的何种区间，以此确定当前的电力***运行状况评估指标体系的运行状态，由此运维人员可进行相应的目标明确的动态巡维，提升电力***运行状况评估指标体系运行的稳定性，有效降低电力***运行状况评估指标体系的故障概率，保证电网的安全稳定运行。
本发明通过神经网络模型，大为简化了对电力***运行状况评估指标体系构筑研究模型的过程，减少了计算量，并且误差小，贴近实际应用。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (8)
1.一种电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）建立电力***运行状况评估指标体系；
（2）计算电力***运行状况评估指标体系中的指标；
（3）根据电力***运行状况评估指标体系建立神经网络模型，并对神经网络模型进行求解，算出电力***的运行状态值；
（4）比较运行状态值和预设的稳定运行阈值，得出电力***的所处的稳定运行等级，并根据稳定运行等级做出状态预警和提供检修策略。
2.根据权利要求1所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，所述电力***运行状况评估指标体系包括：***静态电压失稳风险指标、***电压越限风险指标、***潮流过载风险指标和***连锁故障风险指标。
3.根据权利要求1所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，所述步骤（2）中指标的计算，包括：调查电力***在日常运行状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率；调查电力***在检修状态下的可靠性数据，求取各元件的故障概率。
4.根据权利要求3所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，所述可靠性数据包括强迫停运率、非计划停运次数、非计划停运时间、计划停运次数和计划停运时间；所述元件包括线路、母线、变压器和断路器；并通过马尔柯夫元件模型求取各元件在日常运行和检修状态下的故障概率。
5.根据权利要求3所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，所述步骤（2）中，指标的计算，还包括：利用静态电压稳定性和切负荷来进行电力***运行状况评估指标体系中指标的计算。
6.根据权利要求5所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，对于***连锁故障风险指标，采用蒙特卡洛模拟法对连锁故障仿真模型进行分析；对于***潮流过载风险指标、***电压越限风险指标和***静态电压失稳风险指标，采用解析法进行分析，分别计算***设备的N-1和N-2等事件给***带来的影响及事件发生的概率。
7.根据权利要求6所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，还采用风险价值理论对***连锁故障风险进行量化，计算连锁故障的损失和发生概率。
8.根据权利要求1所述的电力***的稳定运行状况评估方法，其特征在于，所述步骤（3）包括：
以评价电力***运行状况评估指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为电力***的运行状态值；
设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数；
根据公式，求解出电力***的运行状态值，式中，y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数，xi为输入量，wij为输入层与隐含层之间的链接权，vj为隐含层和输出层之间的链接权，bj为隐含层的偏置权，b为输出层的偏置权，e为误差值，t为目标输出值。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20151216 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |